RAGとは生成AIが自社の正確な情報を参照してから回答する仕組み、AIエージェントとは複数の作業を自律的にこなす仕組みのことです。
従来のシナリオ型チャットボットに比べて、回答の幅と正確さの両方を広げられます。
目次
RAG・AIエージェントとは（定義）
RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、生成AIが回答する前に自社のマニュアルやFAQなど正確な情報を検索し、その内容をもとに答える仕組みのことです。生成AIだけに任せると、学習データにない自社固有の情報については誤った回答（ハルシネーション）をしてしまうことがありますが、RAGを組み合わせることでこれを大きく減らせます。
一方、AIエージェントとは、1つの質問に答えるだけでなく、在庫確認・予約枠の照会・複数システムへの問い合わせといった複数の作業を自律的にこなす仕組みを指します。「答えるだけ」のチャットボットから「処理まで完結する」チャットボットへ、という進化の延長線上にある考え方です。
なぜ今、RAG・AIエージェントが注目されているのか
生成AIを業務活用している企業のうち、AIエージェントを「利用中」（3.3%）「導入検討中」（13.5%）「関心あり・情報収集中」（49.3%）を合わせた前向きな回答は66.1%にのぼります
出典: 株式会社矢野経済研究所「国内生成AI／AIエージェントの利用実態に関する法人アンケート調査」（2025年12月発表）
AIエージェントが商品・サービスの探索から予約・購入までを支援する「Agentic Commerce」の国内市場規模は、2026年度の1,500億円から2030年度には3兆円規模へ、年平均成長率111.5%という急拡大が予測されています
医療情報を対象にした学術研究では、RAGなしの生成AIチャットボットのハルシネーション率が約40%だったのに対し、信頼できる情報源を参照するRAG方式ではGPT-4で0%、GPT-3.5で6%まで低下したという結果が報告されています
出典: JMIR Cancer「Reducing Hallucinations and Trade-Offs in Responses in Generative AI Chatbots for Cancer Information」（2025年9月）。日本語のがん関連質問62件を用いた検証で、医療分野以外への一般化には注意が必要です
「関心はあるが、まだ様子見」という企業が多数派である一方、AIエージェント関連の市場は急拡大が見込まれています。次の章では、従来のチャットボットとの違いを整理します。
4つの方式の比較
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| シナリオ型 | FAQ検索型 | RAG・AIエージェント型 | |
|---|---|---|---|
| 答えられる範囲 | あらかじめ用意した選択肢のみ | 登録済みのFAQと一致する質問のみ | 自由な文章での質問に、自社情報を踏まえて回答 |
| 情報の更新 | シナリオの作り直しが必要 | FAQの追加・修正のみで対応可 | 参照元データを更新するだけで反映 |
| 誤回答のリスク | 想定外の質問には答えられない | 表現が違うと検索にヒットしない | 参照元を限定することで精度を担保 |
| できる作業の幅 | 回答のみ | 回答のみ | 在庫確認・予約照会など複数作業を横断 |
※シナリオ型・FAQ検索型が劣っているわけではありません。問い合わせの種類が限定的で変化が少ない業種では、シンプルな仕組みの方が運用しやすいこともあります。判断を誤りやすいのは、複雑な問い合わせが多いのにシナリオ型のまま拡張し続けてしまうケースです。
RAG・AIエージェントを検討したい活用シーン
- 商品数・サービス内容が多く、FAQへの登録が追いつかないとき — マニュアルや商品データベースをそのまま参照させるRAGが向く
- 在庫や予約枠の確認など、回答の先に「処理」が必要なとき — 複数システムと連携できるAIエージェント型を検討する
- 情報の更新頻度が高く、シナリオの作り直しが追いつかないとき — 参照元データの更新だけで反映されるRAGに切り替える
- 誤回答のリスクを最小限にしたい業種（医療・法律関連など）のとき — 参照元を厳格に絞った設計にする
失敗しない選び方
- 参照元データをどこまで限定できるか — 誤回答を防ぐには「何を参照させるか」の設計が重要
- 公開後に誰が手を入れるか — 参照データの更新や精度チューニングを誰が担当するか
- 本当にAIエージェントまで必要か — FAQ検索型やシナリオ型で十分な問い合わせ内容ではないか
- 費用体系 — 初期費用・月額・追加費用の有無
よくある質問（FAQ）
Q. RAGとAIエージェントは同じものですか？
A. 違います。RAGは「正確な情報を参照して回答する仕組み」、AIエージェントは「複数の作業を自律的にこなす仕組み」です。AIエージェントの多くはRAGを土台として使っています。
Q. 中小企業でもAIエージェントは必要ですか？
A. 必須ではありません。回答するだけで十分な問い合わせが多い場合は、RAGによる回答精度の向上だけでも効果があります。処理まで自動化したい業務があるかどうかで判断します。
Q. RAGを導入すればハルシネーションはなくなりますか？
A. ゼロにはなりませんが、参照元を自社の正確な情報に限定することで大きく減らせます。参照元の設計・運用が重要です。
Q. 導入・運用は自分たちでやる必要がありますか？
A. サービスによります。運用代行型（フルマネージド）を選べば、参照データの整理から公開後の改善までを事業者に任せられます。
まとめ: 「答えるだけ」から「処理まで」広がっている
RAGは回答の正確さを、AIエージェントは対応できる作業の幅を広げる技術です。関心を持つ企業は66.1%にのぼる一方、実際に利用中の企業はまだ3.3%にとどまり、多くの企業がこれから検討する段階にあります。
「うちの場合はどこまで自動化できるだろう」——それを確かめる一番早い方法は、実際に試すことです。運用代行型（フルマネージド）「LIENS BOT」なら、シナリオ構築から公開後の改善まで任せられます。14日間の無料トライアル（クレジットカード登録不要）で、まずは自社の問い合わせを投げてみてください。
関連記事: 生成AIチャットボットの作り方 ／ API・外部システム連携ハブ ／ AIチャットボットとは
出典一覧
- 株式会社矢野経済研究所「国内生成AI／AIエージェントの利用実態に関する法人アンケート調査」（2025年12月発表）
- 株式会社矢野経済研究所「ECプラットフォーム市場に関する調査」（2026年7月16日発表）
- JMIR Cancer「Reducing Hallucinations and Trade-Offs in Responses in Generative AI Chatbots for Cancer Information」（2025年9月）
チャットボットは地域の補助金・業種特性によって最適な使い方が変わります。都道府県別のAIチャットボット導入ページでは、各地の支援制度や業種別の会話デモを紹介しています。